Proyecto No.1
Héctor Valle, Rodrigo Samayoa & Paul Belches
23/3/2020
library(stringr)
#setwd("~/Documents/Mineria/Proyecto-Mineria/")
datosIne<-read.csv("mortalidadIne2.csv", header=FALSE, stringsAsFactors=FALSE, fileEncoding="latin1")
#names(datosIne)[1] <- "hola"
names(datosIne)[1] <- "depocu"
names(datosIne)[2] <- "mupocu"
names(datosIne)[3] <- "sexo"
names(datosIne)[4] <- "diaocu"
names(datosIne)[5] <- "anoreg"
names(datosIne)[6] <- "mesocu"
names(datosIne)[7] <- "edadif"
names(datosIne)[8] <- "ecidif"
names(datosIne)[9] <- "escodif"
names(datosIne)[10] <- "dredif"
names(datosIne)[11] <- "mredif"
names(datosIne)[12] <- "caudef"
#Only letter
datosIne <- datosIne[-1,]
datosIne$caudef <- substr(datosIne$caudef, 1, 1)
datosIne<-filter(datosIne, caudef == "V")
#Eliminate special characters
datosIne$depocu <- str_replace_all(datosIne$depocu, "[^[:alnum:]]", "")
datosIne$mupocu <- str_replace_all(datosIne$mupocu, "[^[:alnum:]]", "")
datosIne$mesocu <- str_replace_all(datosIne$mesocu, "[^[:alnum:]]", "")
datosIne$escodif <- str_replace_all(datosIne$escodif, "[^[:alnum:]]", "")
datosIne$dredif <- str_replace_all(datosIne$dredif, "[^[:alnum:]]", "")
datosIne$mredif <- str_replace_all(datosIne$mredif, "[^[:alnum:]]", "")
#datosIne$caudef > "V00"
#Eliminate (a)
datosIne$ecidif <- str_replace_all(datosIne$ecidif, "\\(a\\)", "")
#Only letter
datosIne <- datosIne[-1,]
datosIne$caudef <- substr(datosIne$caudef, 1, 1)
datosIne<-filter(datosIne, caudef == "V")
#Eliminate special characters
datosIne$depocu <- str_replace_all(datosIne$depocu, "[^[:alnum:]]", "")
datosIne$mupocu <- str_replace_all(datosIne$mupocu, "[^[:alnum:]]", "")
datosIne$mesocu <- str_replace_all(datosIne$mesocu, "[^[:alnum:]]", "")
datosIne$escodif <- str_replace_all(datosIne$escodif, "[^[:alnum:]]", "")
datosIne$dredif <- str_replace_all(datosIne$dredif, "[^[:alnum:]]", "")
datosIne$mredif <- str_replace_all(datosIne$mredif, "[^[:alnum:]]", "")
#datosIne$caudef > "V00"
#Eliminate (a)
datosIne$ecidif <- str_replace_all(datosIne$ecidif, "\\(a\\)", "")Descripción de la situación problemática:
Los accidentes de tránsito son la segunda causa de muerte en Guatemala, por detrás de los incidentes que involucran armas de fuego. Diariamente alrededor de 17 accidentes de tránsito deja varios fallecidos según el Instituto Nacional de Ciencias Forenses. A pesar de que los incidentes han disminuido en cantidad durante el plazo 2018 - 2019, la magnitud de los accidentes y la cantidad de muertes solo ha aumentado. En comparación, el año 2019 ha excedido a su predecesor por más de 113 muertes. Las causas varían relacionando a todo tipo de vehiculos, buses de transporte extraurbano, transporte de carga y automóviles livianos. Por lo que se busca determinar el impacto de las crecientes importaciones de vehículos, en este fenómeno.
Problema científico y Objetivos preliminares.
Identificar la categoría de vehículo que está involucrada en mayor cantidad de accidentes de tránsito que resulte en la muerte de las personas. Tomando en cuenta la proporción que representan tránsito vehicular, para determinar su impacto.
Identificar las condiciones en que estos accidentes de tránsito ocurren en mayor consistencia.
Identificar las causas principales de de estos accidentes de tránsito.
Determinar si la categoría vehicular con mayor culpabilidad de accidentes, es la que cuenta con mayor crecimiento por importación.
Información a utilizar
Para responder la problemática que se presenta, se utilizaran:
- Base de datos de la importaciones de la SAT
- Base de datos de defunciones del Ine
Descripcion de Variables:
SAT
Pais de Provinencia (Cualitativa Nominal): País del que proviene el vehiculo
Aduana de ingreso (Cualitativa Nominal): Nombre de la aduana en la que el vehiculo ingreso
Fecha de la Poliza (Cualitativa Ordinal): Fecha en la que el carro es registrado
Partida Arancelaria (Cuantitativa Discreta): Codigo de distincion para saber al grupo de pago de impuestos al que pertenece
Modelo del Vehiculo (Cualitativa Ordinal): Modelo del vehiculo
Marca (Cualitativa Nominal): Marca del vehiculo
Linea (Cualitativa Nominal): Linea del vehiculo
Centimetros Cubicos (Cuantitativa Discreta): Tamaño del motor
Distintivo (Cualitativa Nominal): Distintivo del vehiculo
Tipo de Vehiculo (Cualitativa Nominal): Tipo de vehiculo
Tipo de Importador (Cualitativa Nominal): Tipo de importador (OCASIONAL o DISTRIBUIDOR)
Tipo Combustible (Cualitativa Nominal): Combustible que utiliza el vehiculo
Asientos (Cuantitativa Discreta): Numero de asientos que tiene el vehiculo
Puertas (Cuantitativa Discreta): Numero de puertas que tiene el vehiculo
Tonelaje (Cuantitativa Discreta): Peso del vehiculo
Valor VIF (Cuantitativa Continua): Costo del vehiculo despues de haber pagado impuestos
Impuesto (Cuantitativa Continua): Cantidad de impuestos que se debe pagar
En el caso de la SAT, las variables que se utilizarán son País de Provinencia, Modelo del Vehículo, Marca, Línea, Centímetros Cúbicos, Distintivo, Tipo de Vehículo, Tipo de Combustible, Asientos, Puertas, Tonelaje y Valor CIF. Estas variables se eligieron debido a que luego de identificar las características de los vehículos involucrados en accidentes fatales, se evaluarían sus características en el ámbito de importaciones.
INE
La base de datos de defucniones del INE, busca alamcenar toda la información pertienente en relación al deceso de una persona dentro del territorio nacialonal. Registrando la mayor cantidad de datos en relación al suceso. A continuación se presenta una lista de las variables presentes dentro de este set de datos, además de el valor que representan.
Depocu (Cualitativa Nominal): Departamento de registro
Mupocu (Cualitativa Nominal): Municipio de registro
Mesreg (Cualitativa Nominal): Mes de registro
Añoreg (Cualitativa Ordinal): Año de registro
Depocu (Cualitativa Ordinal): Departamento de ocurrencia
Mupocu (Cualitativa Nominal): Municipio de ocurrencia
Sexo (Cualitativa Nominal): Mes de ocurrencia
Añoocu (Cualitativa Ordinal): Año de ocurrencia
Edadif (Cualitativa Ordinal): Edad del difunto
Perdif (Cualitativa Ordinal): Periodo de edad del difunto
Puedif (Cualitativa Ordinal): Pueblo al que pretenece el difunto
Ecidif (Cualitativa Nominal): Estado civil del difunto
Escodif (Cualitativa Nominal): Ecolaridad del difunto
Ciuodif (Cualitativa Nominal): Ocupación del difunto
Pnadif (Cualitativa Nominal): País de nacieminto del equipo
Dnadif (Cualitativa Nominal): Departamento de nacimiento del difunto
Mnadif (Cualitativa Nominal): Municipio del nacimiento del difunto
Nacdif (Cualitativa Nominal): Nacionalidad del difunto
Predif (Cualitativa Nominal): País de recidencia del difunto
Dredif (Cualitativa Nominal): Departamento de recidencia del difunto
Mredif (Cualitativa Nominal): Municipio de recidencia del difunto
Caudef (Cualitativa Nominal): Causa de defunción
Asist (Cualitativa Nominal): Asistencia recibida
Oucr (Cualitativa Nominal): Sitio de ocurrencia
Cerdef (Cualitativa Nominal): Quien certifica
En el caso de Ine, las variables a utilizar serán, depocu, mupocu, sexo, diaocu, añoreg, mesocu, edadif, ecidif, escodif, dredif, mredif, caudef. Esto en primer lugar, gracias a que son variables que se encuentran presentes en todos los datasets año tras año, del 2011 al 2018. Además en variables como la ocupación del difunto el valor indefinido se encuetra respetidas veces por lo que no permite la extracción de información de manera adecuada.
Tablas de frecuencia de variables elegidas
SAT
Pais de Proveniencia
#Pais de Proveniencia
df <- datos %>%
group_by(Pais.de.Proveniencia) %>%
summarise(count = n())
df <- df[order(-df$count),]
df[1:10,]## # A tibble: 10 x 2
## Pais.de.Proveniencia count
## <chr> <int>
## 1 CHINA 799193
## 2 JAPON 386022
## 3 ESTADOS UNIDOS 347012
## 4 INDIA 278276
## 5 COREA DEL SUR 87411
## 6 CANADA 52176
## 7 TAILANDIA 39169
## 8 MEXICO 38804
## 9 ALEMANIA REP. FED. 22248
## 10 BRASIL 17362ggplot(df[1:10,], aes(x = reorder(Pais.de.Proveniencia,count), y = count)) + geom_bar(fill = "blue", stat = "identity") + geom_text(aes(label = count), vjust = -0.3) + theme_pubclean()
Modelo de Vehículo
#Modelo de Vehiculo
df <- datos %>%
group_by(Modelo.del.Vehiculo) %>%
summarise(count = n())
df## # A tibble: 104 x 2
## Modelo.del.Vehiculo count
## <int> <int>
## 1 1900 375
## 2 1910 1
## 3 1911 1
## 4 1918 1
## 5 1921 1
## 6 1922 2
## 7 1923 3
## 8 1924 2
## 9 1925 4
## 10 1926 4
## # ... with 94 more rowsggplot(df, aes(x = Modelo.del.Vehiculo, y = count)) + geom_bar(fill = "blue", stat = "identity") + geom_text(aes(label = ""), vjust = -0.5) + theme_pubclean()
hist(datos$Modelo.del.Vehiculo)
Marca
#Marca
df <- datos %>%
group_by(Marca) %>%
summarise(count = n())
df <- df[order(-df$count),]
ggplot(df[1:10,], aes(x = reorder(Marca,count), y = count)) + geom_bar(fill = "blue", stat = "identity") + geom_text(aes(label = count), vjust = -0.5) + theme_pubclean()
Linea
#Linea
df <- datos %>%
group_by(Linea) %>%
summarise(count = n())
df <- df[order(-df$count),]
ggplot(df[1:10,], aes(x = reorder(Linea,count), y = count)) + geom_bar(fill = "blue", stat = "identity") + geom_text(aes(label = count), vjust = -0.5) + theme_pubclean()
Centimetros Cubicos
#Centimetros.Cubicos
df <- datos %>%
group_by(Centimetros.Cubicos) %>%
summarise(count = n())
df <- df[order(-df$count),]
ggplot(df[1:10,], aes(x = reorder(Centimetros.Cubicos,count), y = count)) + geom_bar(fill = "blue", stat = "identity") + geom_text(aes(label = count), vjust = -0.5) + theme_pubclean()
Distintivo
#Distintivo
df <- datos %>%
group_by(Distintivo) %>%
summarise(count = n())
df <- df[order(-df$count),]
df## # A tibble: 3 x 2
## Distintivo count
## <chr> <int>
## 1 "LIVIANO" 1971087
## 2 "PESADO" 122078
## 3 "" 20932ggplot(df, aes(x = reorder(Distintivo,count), y = count)) + geom_bar(fill = "blue", stat = "identity") + geom_text(aes(label = count), vjust = -0.5) + theme_pubclean()
Tipo de Vehiculo
#Tipo de Vehiculo
df <- datos %>%
group_by(Tipo.de.Vehiculo) %>%
summarise(count = n())
df <- df[order(-df$count),]
ggplot(df[1:10,], aes(x = reorder(Tipo.de.Vehiculo,count), y = count)) + geom_bar(fill = "blue", stat = "identity") + geom_text(aes(label = count), vjust = -0.5) + theme_pubclean()
Tipo de Combustible
#Tipo de Combustible
df <- datos %>%
group_by(Tipo.Combustible) %>%
summarise(count = n())
df <- df[order(-df$count),]
ggplot(df, aes(x = reorder(Tipo.Combustible, count), y = count)) + geom_bar(fill = "blue", stat = "identity") + geom_text(aes(label = count), vjust = -0.5) + theme_pubclean()
Asientos
#Asientos
df <- datos %>%
group_by(Asientos) %>%
summarise(count = n())
df <- df[order(-df$count),]
ggplot(df[1:10,], aes(x = reorder(Asientos, count), y = count)) + geom_bar(fill = "blue", stat = "identity") + geom_text(aes(label = count), vjust = -0.5) + theme_pubclean()
Puertas
#Puertas
df <- datos %>%
group_by(Puertas) %>%
summarise(count = n())
df <- df[order(-df$count),]
ggplot(df, aes(x = reorder(Puertas, count), y = count)) + geom_bar(fill = "blue", stat = "identity") + geom_text(aes(label = count), vjust = -0.5) + theme_pubclean()
Tonelaje
#Tonelaje
df <- datos %>%
group_by(Tonelaje) %>%
summarise(count = n())
df <- df[order(-df$count),]
ggplot(df[1:10,], aes(x = reorder(Tonelaje, count), y = count)) + geom_bar(fill = "blue", stat = "identity") + geom_text(aes(label = count), vjust = -0.5) + theme_pubclean()
Valor CIF
#Valor.CIF
df <- datos %>%
group_by(Valor.CIF) %>%
summarise(count = n())
df <- df[order(-df$count),]
hist(df$Valor.CIF)
Año
df <- datos %>%
group_by(Anio) %>%
summarise(count = n())
df <- df[order(-df$count),]
ggplot(df, aes(x = reorder(Anio, count), y = count)) + geom_bar(fill = "blue", stat = "identity") + geom_text(aes(label = count), vjust = -0.5) + theme_pubclean()
#### Ine
#Departamento
df <- datosIne %>%
group_by(depocu) %>%
summarise(count = n())
df <- df[order(-df$count),]
df <- df[1:10,]
df$n <- 1
for (i in 1:nrow(df)){
df[i,]$n <- i
}
print(df)## # A tibble: 10 x 3
## depocu count n
## <chr> <int> <dbl>
## 1 Escuintla 1418 1
## 2 Guatemala 1220 2
## 3 Quetzaltenango 812 3
## 4 Peten 701 4
## 5 SantaRosa 692 5
## 6 Izabal 672 6
## 7 Huehuetenango 564 7
## 8 Jutiapa 514 8
## 9 Zacapa 382 9
## 10 Chimaltenango 373 10ggplot(df, aes(x = reorder(n, count), y = count)) + geom_bar(fill = "blue", stat = "identity") + geom_text(aes(label = count), vjust = -0.5) + theme_pubclean()
#Municipio
df <- datosIne %>%
group_by(mupocu) %>%
summarise(count = n())
df <- df[order(-df$count),]
df <- df[1:20,]
df$n <- 1
for (i in 1:nrow(df)){
df[i,]$n <- i
}
print(df)## # A tibble: 20 x 3
## mupocu count n
## <chr> <int> <dbl>
## 1 Guatemala 829 1
## 2 Escuintla 717 2
## 3 Cuilapa 404 3
## 4 Quetzaltenango 321 4
## 5 PuertoBarrios 303 5
## 6 Coatepeque 300 6
## 7 Zacapa 221 7
## 8 SanBenito 211 8
## 9 Jutiapa 205 9
## 10 Morales 191 10
## 11 Mixco 189 11
## 12 Retalhuleu 188 12
## 13 Huehuetenango 186 13
## 14 Tiquisate 174 14
## 15 Chimaltenango 156 15
## 16 Chiquimula 155 16
## 17 Poptiºn 133 17
## 18 SantaCruzdelQuiche 129 18
## 19 Coban 109 19
## 20 Guastatoya 91 20ggplot(df, aes(x = reorder(n, count), y = count)) + geom_bar(fill = "blue", stat = "identity") + geom_text(aes(label = count), vjust = -0.5) + theme_pubclean()
#Sexo
df <- datosIne %>%
group_by(sexo) %>%
summarise(count = n())
df <- df[order(-df$count),]
print(df)## # A tibble: 2 x 2
## sexo count
## <chr> <int>
## 1 Hombre 8556
## 2 Mujer 1814ggplot(df, aes(x = reorder(sexo, count), y = count)) + geom_bar(fill = "blue", stat = "identity") + geom_text(aes(label = count), vjust = -0.5) + theme_pubclean()
#Día de ocurrencia
df <- datosIne %>%
group_by(diaocu) %>%
summarise(count = n())
df <- df[order(-df$count),]
df <- df[1:10,]
print(df)## # A tibble: 10 x 2
## diaocu count
## <chr> <int>
## 1 1 426
## 2 15 391
## 3 25 384
## 4 2 379
## 5 21 364
## 6 3 363
## 7 17 361
## 8 9 361
## 9 22 360
## 10 4 355ggplot(df, aes(x = reorder(diaocu, count), y = count)) + geom_bar(fill = "blue", stat = "identity") + geom_text(aes(label = count), vjust = -0.5) + theme_pubclean()
#Año de registro
df <- datosIne %>%
group_by(anoreg) %>%
summarise(count = n())
df <- df[order(-df$count),]
print(df)## # A tibble: 9 x 2
## anoreg count
## <chr> <int>
## 1 2018 3160
## 2 2017 1478
## 3 2014 1249
## 4 2015 1227
## 5 2013 1171
## 6 2012 977
## 7 2011 944
## 8 2019 136
## 9 2016 28ggplot(df, aes(x = reorder(anoreg, count), y = count)) + geom_bar(fill = "blue", stat = "identity") + geom_text(aes(label = count), vjust = -0.5) + theme_pubclean()
#Mes de ocurrencia
df <- datosIne %>%
group_by(mesocu) %>%
summarise(count = n())
df <- df[order(-df$count),]
df <- df[1:9,]
print(df)## # A tibble: 9 x 2
## mesocu count
## <chr> <int>
## 1 Diciembre 1142
## 2 Marzo 951
## 3 Septiembre 892
## 4 Enero 871
## 5 Noviembre 871
## 6 Abril 841
## 7 Junio 834
## 8 Julio 827
## 9 Febrero 814ggplot(df, aes(x = reorder(mesocu, count), y = count)) + geom_bar(fill = "blue", stat = "identity") + geom_text(aes(label = count), vjust = -0.5) + theme_pubclean()
#Edad de difuntos
df <- datosIne %>%
group_by(edadif) %>%
summarise(count = n())
df <- df[order(-df$count),]
df <- df[1:10,]
print(df)## # A tibble: 10 x 2
## edadif count
## <chr> <int>
## 1 21 336
## 2 22 323
## 3 24 320
## 4 20 316
## 5 23 315
## 6 25 303
## 7 26 299
## 8 19 287
## 9 28 275
## 10 27 273ggplot(df, aes(x = reorder(edadif, count), y = count)) + geom_bar(fill = "blue", stat = "identity") + geom_text(aes(label = count), vjust = -0.5) + theme_pubclean()
#Estado civil
df <- datosIne %>%
group_by(ecidif) %>%
summarise(count = n())
df <- df[order(-df$count),]
print(df)## # A tibble: 4 x 2
## ecidif count
## <chr> <int>
## 1 Soltero 7061
## 2 Casado 3126
## 3 Ignorado 96
## 4 Unido 87ggplot(df, aes(x = reorder(ecidif, count), y = count)) + geom_bar(fill = "blue", stat = "identity") + geom_text(aes(label = count), vjust = -0.5) + theme_pubclean()
#Escolaridad del difunto
df <- datosIne %>%
group_by(escodif) %>%
summarise(count = n())
df <- df[order(-df$count),]
print(df)## # A tibble: 7 x 2
## escodif count
## <chr> <int>
## 1 Primaria 3262
## 2 Ninguna 2856
## 3 Diversificado 1670
## 4 Basico 1363
## 5 Ignorado 1027
## 6 Universitario 191
## 7 Postgrado 1ggplot(df, aes(x = reorder(escodif, count), y = count)) + geom_bar(fill = "blue", stat = "identity") + geom_text(aes(label = count), vjust = -0.5) + theme_pubclean()
#Departamwnto de residencia del difunto
df <- datosIne %>%
group_by(dredif) %>%
summarise(count = n())
df <- df[order(-df$count),]
df <- df[1:10,]
df$n <- 1
for (i in 1:nrow(df)){
df[i,]$n <- i
}
print(df)## # A tibble: 10 x 3
## dredif count n
## <chr> <int> <dbl>
## 1 Guatemala 1256 1
## 2 Escuintla 947 2
## 3 Izabal 650 3
## 4 Peten 639 4
## 5 Ignorado 577 5
## 6 Quetzaltenango 571 6
## 7 SantaRosa 556 7
## 8 Huehuetenango 549 8
## 9 Jutiapa 533 9
## 10 SanMarcos 489 10ggplot(df, aes(x = reorder(n, count), y = count)) + geom_bar(fill = "blue", stat = "identity") + geom_text(aes(label = count), vjust = -0.5) + theme_pubclean()
#Municipio de residencia del difunto
df <- datosIne %>%
group_by(mredif) %>%
summarise(count = n())
df <- df[order(-df$count),]
df <- df[1:10,]
df$n <- 1
for (i in 1:nrow(df)){
df[i,]$n <- i
}
print(df)## # A tibble: 10 x 3
## mredif count n
## <chr> <int> <dbl>
## 1 Ignorado 577 1
## 2 Guatemala 539 2
## 3 Escuintla 224 3
## 4 PuertoBarrios 212 4
## 5 Morales 210 5
## 6 VillaNueva 159 6
## 7 Mixco 154 7
## 8 Quetzaltenango 152 8
## 9 Jutiapa 142 9
## 10 NuevaConcepciin 132 10ggplot(df, aes(x = reorder(n, count), y = count)) + geom_bar(fill = "blue", stat = "identity") + geom_text(aes(label = count), vjust = -0.5) + theme_pubclean()
#Convert categorical dataset into numerical categorical
datosIneN <- datosIne
datosIneN$depocu <- as.numeric(factor(datosIne$depocu))
datosIneN$mupocu <- as.numeric(factor(datosIne$mupocu))
datosIneN$sexo <- as.numeric(factor(datosIne$sexo))
datosIneN$diaocu <- as.numeric(factor(datosIne$diaocu))
datosIneN$anoreg <- as.numeric(factor(datosIne$anoreg))
datosIneN$mesocu <- as.numeric(factor(datosIne$mesocu))
datosIneN$edadif <- as.numeric(factor(datosIne$edadif))
datosIneN$ecidif <- as.numeric(factor(datosIne$ecidif))
datosIneN$escodif <- as.numeric(factor(datosIne$escodif))
datosIneN$dredif <- as.numeric(factor(datosIne$dredif))
datosIneN$mredif <- as.numeric(factor(datosIne$mredif))
datosIneN$caudef <- as.numeric(factor(datosIne$caudef))
datosIneN## depocu mupocu sexo diaocu anoreg mesocu edadif ecidif escodif dredif
## 1 1 14 1 18 8 1 46 3 4 1
## 2 9 108 2 24 8 2 46 3 4 11
## 3 18 51 1 31 8 9 46 3 3 10
## 4 18 51 1 26 8 1 46 3 3 10
## 5 14 262 1 23 8 9 46 3 3 16
## 6 3 29 2 29 9 3 57 3 4 8
## 7 12 282 2 22 8 11 57 3 4 14
## 8 6 126 1 28 8 3 57 3 4 6
## 9 18 19 1 18 8 2 57 3 3 10
## 10 18 51 1 12 8 8 57 3 3 10
## 11 13 45 2 14 8 5 57 3 3 15
## 12 9 59 1 24 8 11 68 3 4 11
## 13 9 153 2 10 8 6 68 3 4 11
## 14 13 37 2 29 8 2 68 3 3 10
## 15 13 37 2 6 8 1 68 3 3 10
## 16 8 226 1 5 8 4 68 3 3 10
## 17 12 182 1 11 8 6 79 3 3 10
## 18 17 111 2 17 8 7 79 3 3 10
## 19 13 45 1 14 8 5 90 3 4 15
## 20 18 51 1 23 8 7 90 3 3 10
## 21 4 32 1 23 8 3 90 3 3 10
## 22 18 51 2 1 8 8 3 3 3 10
## 23 7 79 2 23 8 5 4 3 3 10
## 24 6 67 1 26 8 3 4 3 3 10
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## 1566 4 32 1 19 8 12 30 3 7 4
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## 1797 11 96 1 7 1 11 19 3 1 13
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## 1799 6 98 1 3 1 7 19 3 6 6
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## 1801 21 188 1 3 1 7 19 3 4 21
## 1802 9 153 1 18 1 7 19 1 3 11
## 1803 11 122 1 2 1 4 20 3 6 13
## 1804 11 257 1 23 1 5 20 3 4 13
## 1805 18 51 1 20 1 9 20 1 6 20
## 1806 14 26 1 4 1 4 20 3 4 16
## 1807 14 124 1 31 1 8 20 3 6 16
## 1808 3 314 1 12 1 4 20 3 1 3
## 1809 16 6 1 20 1 8 20 1 6 18
## 1810 8 99 1 16 1 4 20 3 4 9
## 1811 6 301 1 15 1 3 21 3 6 6
## 1812 6 98 1 23 1 12 21 3 4 6
## 1813 22 312 1 12 1 10 21 1 4 12
## 1814 6 139 1 12 1 3 21 3 4 6
## 1815 17 244 1 31 1 1 22 3 4 19
## 1816 14 306 1 26 1 8 22 1 6 16
## 1817 2 50 1 16 1 6 22 1 6 2
## 1818 5 121 1 19 1 4 23 3 6 8
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## 1821 9 153 1 29 1 3 23 3 1 1
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## 1837 9 120 1 9 1 6 26 1 3 14
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## 1839 6 126 1 9 1 12 27 3 4 6
## 1840 8 40 1 20 1 1 27 3 4 9
## 1841 9 153 1 4 1 4 27 3 3 11
## 1842 6 67 1 22 1 12 27 1 3 19
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## 1887 3 29 1 14 1 7 36 1 3 6
## 1888 6 67 1 29 1 3 36 3 4 6
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## 1891 11 96 1 17 1 5 37 1 4 13
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## 1904 1 304 1 6 1 7 39 3 4 1
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## 1907 9 153 1 22 1 6 39 3 4 11
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## 1923 2 154 1 12 1 5 43 1 6 2
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## 1938 5 78 1 3 1 7 49 1 6 5
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## 1941 22 312 1 4 1 2 50 3 6 24
## 1942 3 29 1 19 1 1 51 1 6 3
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## 1949 3 29 1 8 1 3 53 1 4 3
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## 1987 10 239 1 19 1 12 73 3 6 12
## 1988 8 81 1 31 1 2 73 1 3 9
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## 2007 8 238 1 11 1 10 97 3 3 9
## 2008 8 238 1 11 1 10 97 3 3 9
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## 2022 9 153 1 16 1 5 72 1 3 11
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## 2026 20 178 1 15 1 1 36 3 6 22
## 2027 16 144 1 20 1 6 17 3 4 18
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## 2030 15 247 1 27 1 7 17 3 2 17
## 2031 6 301 1 17 1 4 18 3 2 22
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## 2051 21 188 1 29 1 5 19 1 6 15
## 2052 3 29 1 24 1 4 22 1 1 3
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## 4555 6 198 1 10 3 9 16 3 2 6
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## [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 2037 rows ]library(corrplot)## Warning: package 'corrplot' was built under R version 3.6.3## corrplot 0.84 loadedmatriz_cor <- cor(datosIneN[-12])
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## escodif 0.037450329
## dredif 0.068567025
## mredif 1.000000000 corrplot(matriz_cor)
wss <- (nrow(datosIneN[-12])-1)*sum(apply(datosIneN[-12],2,var))
for (i in 2:10)
wss[i] <- sum(kmeans(datosIneN[-12], centers=i)$withinss)
#<<<<<<< HEAD
plot(1:10, wss, type="b", xlab="Number of Clusters", ylab="Within groups sum of squares")
#=======
#Convert categorical dataset into numerical categorical
datosSAT<-datos
datosSAT$Pais.de.Proveniencia <- as.numeric(factor(datosSAT$Pais.de.Proveniencia))
datosSAT$Modelo.del.Vehiculo <- as.numeric(factor(datosSAT$Modelo.del.Vehiculo))
datosSAT$Marca <- as.numeric(factor(datosSAT$Marca))
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datosSAT$Distintivo <- as.numeric(factor(datosSAT$Distintivo))
datosSAT$Tipo.de.Vehiculo <- as.numeric(factor(datosSAT$Tipo.de.Vehiculo))
datosSAT$Tipo.Combustible <- as.numeric(factor(datosSAT$Tipo.Combustible))
datosSAT## Pais.de.Proveniencia Modelo.del.Vehiculo Marca Linea Centimetros.Cubicos
## 1 97 95 1182 28128 2494
## 2 97 95 1182 28128 2494
## 3 97 95 1182 28128 2494
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## 12 58 95 1182 59719 1497
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## 15 58 95 1182 59719 1497
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## 17 97 95 1182 28128 2494
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## 29 97 95 775 9883 2499
## 30 97 95 775 9883 2499
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## 32 97 95 775 9883 2499
## 33 97 95 775 9883 2499
## 34 97 95 775 9883 2499
## 35 97 95 775 9883 2499
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## 37 97 95 775 9883 2499
## 38 97 95 775 9883 2499
## 39 97 95 775 9883 2499
## 40 97 95 775 9883 2499
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## 44 97 95 775 9883 2499
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## 96 20 95 704 32412 150
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## 125 20 95 438 47765 150
## 126 20 95 438 47765 150
## 127 20 95 438 47765 150
## 128 20 95 438 47765 150
## 129 20 95 438 47765 150
## 130 20 95 438 47765 150
## 131 20 95 438 47765 150
## 132 20 95 438 47765 150
## 133 20 95 438 47765 150
## 134 20 95 438 47765 150
## 135 20 95 438 47765 150
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## 210 20 95 214 33608 1300
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## 212 20 95 214 12902 1300
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## 220 34 85 551 35861 3500
## 221 58 90 1182 40766 2400
## 222 2 95 77 38216 1984
## 223 34 76 1182 4641 3000
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## 240 21 94 592 35237 125
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## 250 21 94 592 35237 125
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## 253 21 94 592 35237 125
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## 6011 20 95 592 25552 125
## 6012 20 95 592 25552 125
## 6013 20 95 592 25552 125
## 6014 20 95 592 25552 125
## 6015 20 95 592 25552 125
## 6016 20 95 592 25552 125
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## 6022 97 95 1182 24255 2982
## 6023 97 95 1182 24255 2982
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## 6032 58 75 1182 57053 3000
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## 6038 20 95 438 23276 125
## 6039 20 95 438 23276 125
## 6040 20 95 438 23276 125
## 6041 20 95 438 23276 125
## 6042 20 95 438 23276 125
## 6043 20 95 438 23276 125
## 6044 20 95 438 23276 125
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## 6047 20 95 438 23276 125
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## 6051 20 95 438 23276 125
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## 6060 20 95 438 31555 125
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## 6066 20 95 438 31555 125
## 6067 20 95 438 31555 125
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## 6069 20 95 438 31555 125
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## 6079 58 95 1182 59719 1497
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## 6110 20 95 438 23276 125
## 6111 20 95 438 23276 125
## 6112 20 95 438 23276 125
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## 6120 20 95 438 23276 125
## 6121 20 95 438 23276 125
## 6122 20 95 438 23276 125
## 6123 20 95 438 23276 125
## 6124 20 95 438 23276 125
## 6125 20 95 438 23276 125
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## 6130 20 95 438 23276 125
## 6131 20 95 438 23276 125
## 6132 20 95 438 23276 125
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## 6136 20 94 592 7756 110
## 6137 20 94 592 7756 110
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## 6139 20 94 592 7756 110
## 6140 20 94 592 7756 110
## 6141 20 94 592 7756 110
## 6142 20 94 592 7756 110
## 6143 20 94 592 7756 110
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## 6145 20 94 592 7756 110
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## 6147 20 94 592 7756 110
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## 6149 20 94 592 7756 110
## 6150 20 94 592 7756 110
## 6151 20 94 592 7756 110
## 6152 20 94 592 7756 110
## 6153 20 94 592 7756 110
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## 6156 20 94 592 7756 110
## 6157 20 94 592 7756 110
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## 6159 20 94 592 7756 110
## 6160 20 94 592 7756 110
## 6161 20 94 592 7756 110
## 6162 20 94 592 7756 110
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## 6164 20 94 592 7756 110
## 6165 20 94 592 7756 110
## 6166 20 94 592 7756 110
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## 6179 20 94 592 7756 110
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## 6190 58 95 1182 37530 2982
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## 6192 20 95 1115 26568 125
## 6193 20 95 1115 26568 125
## 6194 20 95 1115 7522 125
## 6195 20 95 1115 7522 125
## 6196 20 95 1115 7522 125
## 6197 20 95 1115 7522 125
## 6198 20 95 1115 7522 125
## 6199 20 95 1115 7522 125
## 6200 20 95 1115 7522 125
## 6201 20 95 1115 7522 125
## 6202 20 95 1115 7522 125
## 6203 20 95 1115 7522 125
## 6204 20 95 1115 7522 125
## 6205 20 95 1115 7522 125
## 6206 20 95 1115 7522 125
## 6207 20 95 1115 7522 125
## 6208 20 95 1115 7522 125
## 6209 20 95 1115 7522 125
## 6210 20 95 1115 7522 125
## 6211 20 95 1115 7522 125
## 6212 20 95 1115 7522 125
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## 6220 20 95 1115 18662 125
## 6221 20 95 1115 18662 125
## 6222 20 95 1115 18662 125
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## 6230 20 95 1115 18662 125
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## 6238 34 76 1182 59066 3000
## 6239 58 88 1115 17155 125
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## 6242 58 80 808 23126 5871
## 6243 58 85 775 37931 2000
## 6244 58 89 1182 59742 1500
## 6245 16 88 551 12459 1800
## 6246 34 76 1182 44424 2400
## 6247 58 73 1182 47345 2400
## 6248 58 95 1182 28126 2494
## 6249 97 95 1182 28128 2494
## Distintivo Tipo.de.Vehiculo Tipo.Combustible Asientos Puertas Tonelaje
## 1 2 61 1 5 4 1.00
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## 5 2 61 1 5 4 1.00
## 6 2 61 1 5 4 1.00
## 7 2 61 1 5 4 1.00
## 8 2 5 2 5 4 0.00
## 9 2 5 2 5 4 0.00
## 10 2 5 2 5 4 0.00
## 11 2 5 2 5 4 0.00
## 12 2 5 2 5 4 0.00
## 13 2 5 2 5 4 0.00
## 14 2 5 2 5 4 0.00
## 15 2 5 2 5 4 0.00
## 16 2 61 1 5 4 1.00
## 17 2 61 1 5 4 1.00
## 18 1 35 2 1 0 0.20
## 19 2 61 1 5 4 1.00
## 20 2 61 1 5 4 1.00
## 21 2 5 2 5 4 0.00
## 22 2 5 2 5 5 0.00
## 23 2 20 2 5 5 0.00
## 24 2 5 2 5 4 0.00
## 25 2 61 1 5 4 1.00
## 26 2 61 1 3 2 1.00
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## 29 2 61 1 5 4 1.00
## 30 2 61 1 5 4 1.00
## 31 2 61 1 5 4 1.00
## 32 2 61 1 5 4 1.00
## 33 2 61 1 5 4 1.00
## 34 2 61 1 5 4 1.00
## 35 2 61 1 5 4 1.00
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## 40 2 61 1 5 4 1.00
## 41 2 61 1 5 4 1.00
## 42 2 61 1 5 4 1.00
## 43 2 61 1 5 4 1.00
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## 45 2 61 1 5 4 1.00
## 46 2 61 1 5 4 1.00
## 47 2 61 1 5 4 1.00
## 48 2 61 1 5 4 1.00
## 49 3 10 1 1 2 7.10
## 50 2 20 2 5 5 0.00
## 51 2 55 2 2 0 0.00
## 52 2 55 2 2 0 0.00
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## 54 2 55 2 2 0 0.00
## 55 2 55 2 2 0 0.00
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## 57 2 55 2 2 0 0.00
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## 59 2 55 2 2 0 0.00
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## Tonelaje 0.006799605 1.000000000 -0.02822483 -0.021604332
## Valor.CIF -0.359405009 -0.028224830 1.00000000 0.023890132
## Anio -0.012799288 -0.021604332 0.02389013 1.000000000
## Mes -0.034004996 0.001231101 0.01608558 -0.018575059
## Dia 0.020428656 0.008650118 -0.01928022 -0.019756545
## DiaSem 0.104745742 0.009793497 -0.07924131 -0.051011394
## Mes Dia DiaSem
## Pais.de.Proveniencia -0.017316101 -0.0109288932 0.020043643
## Modelo.del.Vehiculo 0.034375688 -0.0300312058 -0.096054760
## Marca -0.019189121 0.0195304038 0.017883614
## Linea -0.021727530 -0.0078252599 -0.015215346
## Centimetros.Cubicos -0.014201717 0.0239538536 0.073031200
## Distintivo -0.007056926 -0.0003030393 0.018066056
## Tipo.de.Vehiculo 0.029044259 -0.0223829020 -0.089612340
## Tipo.Combustible 0.009425429 0.0072823738 -0.007513671
## Asientos -0.012696425 0.0038976206 0.038126627
## Puertas -0.034004996 0.0204286556 0.104745742
## Tonelaje 0.001231101 0.0086501178 0.009793497
## Valor.CIF 0.016085584 -0.0192802209 -0.079241305
## Anio -0.018575059 -0.0197565447 -0.051011394
## Mes 1.000000000 -0.0107135939 0.010961586
## Dia -0.010713594 1.0000000000 0.005700539
## DiaSem 0.010961586 0.0057005391 1.000000000corrplot(corel)
wcss <- vector()
for(i in 1:10){
wcss[i] <- sum(kmeans(datosSAT, i)$withinss)
}
ggplot() + geom_point(aes(x = 1:10, y = wcss), color = 'blue') +
geom_line(aes(x = 1:10, y = wcss), color = 'blue') +
ggtitle("Método del Codo") +
xlab('Cantidad de Centroides k') +
ylab('WCSS')
k <- kmeans(datosSAT, centers = 2)
p <- fviz_cluster(k, geom = "point", data = datosSAT)+ ggtitle("k = 2")
p
datosSAT$kgroup <- k$cluster
plotcluster(datosSAT[,-c(17)],k$cluster)
sam<-sample(1:nrow(datosSAT),20000)
silkm<-silhouette(datosSAT[sam,"kgroup"],dist(datosSAT[sam,1:16]))
mean(silkm[,3])## [1] 0.8041609library(e1071)#para cmeans
library(cluster) #Para calcular la silueta
datosSample <- sample(1:nrow(datosSAT), 10000)
#cmeans
fcm<-cmeans(datosSAT,2)
datosSAT$FCGrupos<-fcm$cluster
#silueta
silfcm<-silhouette(datosSAT[datosSample,"FCGrupos"],dist(datosSAT[datosSample,1:16]))
mean(silfcm[,3])## [1] 0.8023983Clusters INE
#Cluster Kmeans
library(cluster) #Para calcular la silueta
library(fpc)
km<-kmeans(datosIneN[-12],2)
plotcluster(datosIneN[-12],km$cluster)
#Método de la silueta para las k-medias
silkm<-silhouette(km$cluster,dist(datosIneN[-12]))
silkm## cluster neighbor sil_width
## [1,] 1 2 6.018526e-01
## [2,] 1 2 5.301781e-01
## [3,] 1 2 6.540025e-01
## [4,] 1 2 6.572250e-01
## [5,] 2 1 5.164188e-01
## [6,] 1 2 6.244768e-01
## [7,] 2 1 5.041111e-01
## [8,] 1 2 4.251637e-01
## [9,] 1 2 6.074652e-01
## [10,] 1 2 6.486970e-01
## [11,] 1 2 6.549611e-01
## [12,] 1 2 6.501661e-01
## [13,] 2 1 -1.008103e-01
## [14,] 1 2 6.160540e-01
## [15,] 1 2 6.174550e-01
## [16,] 1 2 1.321047e-01
## [17,] 1 2 3.148787e-01
## [18,] 1 2 5.643662e-01
## [19,] 1 2 6.026741e-01
## [20,] 1 2 5.860653e-01
## [21,] 1 2 5.740016e-01
## [22,] 1 2 6.376174e-01
## [23,] 1 2 6.525255e-01
## [24,] 1 2 6.525256e-01
## [25,] 2 1 3.272531e-02
## [26,] 1 2 5.659169e-01
## [27,] 1 2 6.273973e-01
## [28,] 1 2 5.841674e-01
## [29,] 1 2 6.472477e-01
## [30,] 1 2 6.208761e-01
## [31,] 1 2 6.583548e-01
## [32,] 1 2 6.456111e-01
## [33,] 1 2 1.197955e-01
## [34,] 1 2 6.597324e-01
## [35,] 1 2 6.498249e-01
## [36,] 1 2 6.468376e-01
## [37,] 1 2 1.581890e-01
## [38,] 1 2 5.173550e-01
## [39,] 1 2 6.593076e-01
## [40,] 1 2 6.360071e-01
## [41,] 1 2 6.543093e-01
## [42,] 1 2 6.440157e-01
## [43,] 1 2 4.951772e-01
## [44,] 1 2 1.584553e-01
## [45,] 2 1 5.023993e-01
## [46,] 1 2 6.395861e-01
## [47,] 1 2 6.326839e-01
## [48,] 1 2 6.622324e-01
## [49,] 1 2 6.507519e-01
## [50,] 1 2 4.635562e-01
## [51,] 1 2 3.759509e-01
## [52,] 1 2 6.518244e-01
## [53,] 1 2 6.174449e-01
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## [57,] 1 2 6.619964e-01
## [58,] 1 2 6.615948e-01
## [59,] 1 2 6.632799e-01
## [60,] 2 1 1.102124e-01
## [61,] 1 2 6.343023e-01
## [62,] 1 2 6.481751e-01
## [63,] 1 2 6.386538e-01
## [64,] 1 2 6.353381e-01
## [65,] 1 2 6.205240e-01
## [66,] 2 1 1.089000e-01
## [67,] 2 1 -7.168610e-02
## [68,] 1 2 8.355263e-02
## [69,] 1 2 4.948784e-01
## [70,] 2 1 2.609862e-01
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## [72,] 1 2 6.233497e-01
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## [74,] 1 2 4.994626e-01
## [75,] 1 2 6.566267e-01
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## [80,] 1 2 6.631740e-01
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## [82,] 1 2 2.617342e-01
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## [84,] 1 2 6.394462e-01
## [85,] 1 2 5.874157e-01
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## [87,] 2 1 9.409729e-02
## [88,] 1 2 6.548746e-01
## [89,] 2 1 -5.940911e-02
## [90,] 1 2 6.673486e-01
## [91,] 1 2 2.646680e-01
## [92,] 1 2 6.335993e-01
## [93,] 1 2 6.779390e-01
## [94,] 2 1 -4.279055e-02
## [95,] 2 1 2.220502e-01
## [96,] 2 1 4.733176e-01
## [97,] 1 2 6.265213e-01
## [98,] 1 2 6.695480e-01
## [99,] 2 1 4.788375e-01
## [100,] 1 2 5.359733e-01
## [101,] 1 2 6.695942e-01
## [102,] 1 2 5.099543e-01
## [103,] 1 2 6.739243e-01
## [104,] 1 2 1.309496e-01
## [105,] 2 1 4.670548e-01
## [106,] 2 1 3.789114e-01
## [107,] 1 2 6.432446e-01
## [108,] 1 2 4.087567e-01
## [109,] 1 2 2.592922e-01
## [110,] 1 2 6.728245e-01
## [111,] 1 2 4.462719e-01
## [112,] 2 1 -1.031436e-01
## [113,] 1 2 6.703263e-01
## [114,] 1 2 6.501759e-01
## [115,] 2 1 1.121493e-01
## [116,] 1 2 6.835910e-01
## [117,] 2 1 -1.599407e-02
## [118,] 1 2 4.432059e-01
## [119,] 1 2 6.764385e-01
## [120,] 1 2 6.796212e-01
## [121,] 2 1 1.968003e-01
## [122,] 2 1 -5.847643e-02
## [123,] 2 1 3.694069e-01
## [124,] 1 2 6.730533e-01
## [125,] 1 2 6.620483e-01
## [126,] 2 1 -1.494749e-01
## [127,] 1 2 6.583876e-01
## [128,] 1 2 6.642029e-01
## [129,] 2 1 3.151561e-01
## [130,] 1 2 6.407175e-01
## [131,] 1 2 6.361331e-01
## [132,] 2 1 9.913521e-02
## [133,] 1 2 5.838546e-01
## [134,] 1 2 6.219998e-01
## [135,] 1 2 5.865908e-01
## [136,] 1 2 3.729815e-01
## [137,] 1 2 5.572418e-01
## [138,] 1 2 5.547136e-01
## [139,] 1 2 5.637114e-01
## [140,] 1 2 3.023093e-01
## [141,] 1 2 3.893118e-01
## [142,] 1 2 2.124404e-01
## [143,] 1 2 5.442063e-01
## [144,] 1 2 4.081289e-01
## [145,] 2 1 8.843638e-02
## [146,] 1 2 6.296136e-01
## [147,] 2 1 2.238654e-01
## [148,] 2 1 4.794345e-01
## [149,] 1 2 6.773263e-01
## [150,] 1 2 6.689013e-01
## [151,] 1 2 5.398581e-01
## [152,] 1 2 6.805581e-01
## [153,] 1 2 5.188608e-01
## [154,] 1 2 6.811619e-01
## [155,] 1 2 6.825783e-01
## [156,] 1 2 6.760337e-01
## [157,] 1 2 4.935480e-01
## [158,] 1 2 4.850125e-01
## [159,] 1 2 6.765940e-01
## [160,] 1 2 6.114924e-01
## [161,] 1 2 5.837609e-01
## [162,] 1 2 4.971235e-01
## [163,] 1 2 1.169987e-01
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## [180,] 1 2 1.738707e-01
## [181,] 1 2 5.408018e-01
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## [183,] 1 2 6.547972e-01
## [184,] 1 2 6.250453e-01
## [185,] 2 1 1.556990e-01
## [186,] 1 2 1.945611e-01
## [187,] 1 2 6.648842e-01
## [188,] 2 1 2.815143e-02
## [189,] 2 1 4.805129e-01
## [190,] 1 2 6.674993e-01
## [191,] 1 2 3.243348e-01
## [192,] 2 1 -5.973129e-02
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## [199,] 1 2 6.440617e-01
## [200,] 1 2 6.476835e-01
## [201,] 2 1 1.094770e-01
## [202,] 1 2 4.519810e-01
## [203,] 2 1 2.957268e-01
## [204,] 2 1 4.503928e-01
## [205,] 2 1 -7.639189e-03
## [206,] 1 2 4.120823e-01
## [207,] 1 2 2.722071e-01
## [208,] 1 2 6.386761e-01
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## [215,] 1 2 6.490531e-01
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## [220,] 1 2 3.367524e-01
## [221,] 1 2 7.397029e-02
## [222,] 2 1 8.750003e-02
## [223,] 2 1 4.941582e-01
## [224,] 1 2 5.551925e-01
## [225,] 1 2 4.410662e-01
## [226,] 1 2 6.734110e-01
## [227,] 1 2 6.622225e-01
## [228,] 1 2 3.417183e-01
## [229,] 1 2 5.936372e-01
## [230,] 1 2 6.010104e-01
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## [232,] 1 2 1.988877e-01
## [233,] 1 2 6.609288e-01
## [234,] 1 2 6.140405e-01
## [235,] 2 1 -3.274209e-02
## [236,] 1 2 6.672192e-01
## [237,] 1 2 5.247059e-02
## [238,] 2 1 1.224833e-01
## [239,] 2 1 -1.026428e-01
## [240,] 2 1 -1.025519e-01
## [241,] 1 2 4.923556e-01
## [242,] 1 2 6.423806e-01
## [243,] 2 1 3.568224e-01
## [244,] 1 2 5.551928e-01
## [245,] 1 2 6.143525e-01
## [246,] 1 2 4.600720e-01
## [247,] 1 2 6.028334e-01
## [248,] 2 1 4.316806e-01
## [249,] 2 1 -1.277226e-02
## [250,] 2 1 1.375288e-02
## [251,] 2 1 -4.882723e-02
## [252,] 1 2 6.059738e-01
## [253,] 1 2 6.363659e-01
## [254,] 1 2 2.587946e-01
## [255,] 1 2 5.930673e-01
## [256,] 2 1 3.664714e-01
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## [260,] 1 2 3.348723e-01
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## [10299,] 1 2 6.565740e-01
## [10300,] 2 1 5.166062e-01
## [10301,] 1 2 3.712228e-01
## [10302,] 1 2 6.428773e-01
## [10303,] 1 2 6.552715e-01
## [10304,] 2 1 2.024041e-01
## [10305,] 2 1 5.960110e-02
## [10306,] 2 1 4.524478e-02
## [10307,] 1 2 6.540580e-01
## [10308,] 1 2 6.574680e-01
## [10309,] 1 2 3.100307e-01
## [10310,] 1 2 6.848665e-01
## [10311,] 1 2 6.856431e-01
## [10312,] 1 2 6.265948e-01
## [10313,] 1 2 5.358366e-01
## [10314,] 1 2 5.502481e-01
## [10315,] 2 1 2.295564e-01
## [10316,] 2 1 2.758595e-01
## [10317,] 1 2 6.774195e-01
## [10318,] 1 2 5.917319e-01
## [10319,] 1 2 6.184880e-01
## [10320,] 2 1 3.083943e-01
## [10321,] 1 2 6.871725e-01
## [10322,] 2 1 2.740405e-01
## [10323,] 1 2 6.838918e-01
## [10324,] 1 2 5.959174e-01
## [10325,] 1 2 6.887566e-01
## [10326,] 2 1 1.724148e-01
## [10327,] 2 1 5.121842e-01
## [10328,] 2 1 3.027255e-02
## [10329,] 1 2 5.923510e-01
## [10330,] 2 1 3.678556e-01
## [10331,] 1 2 4.464150e-01
## [10332,] 2 1 -2.668895e-02
## [10333,] 1 2 6.836859e-01
## [10334,] 1 2 1.577895e-01
## [10335,] 1 2 6.651641e-01
## [10336,] 2 1 2.996172e-01
## [10337,] 1 2 5.134095e-01
## [10338,] 2 1 5.147415e-01
## [10339,] 1 2 6.057445e-01
## [10340,] 1 2 3.972968e-01
## [10341,] 2 1 3.708974e-01
## [10342,] 2 1 4.204434e-01
## [10343,] 2 1 2.149179e-01
## [10344,] 1 2 4.555094e-01
## [10345,] 1 2 6.654513e-01
## [10346,] 2 1 2.762389e-01
## [10347,] 1 2 2.296602e-01
## [10348,] 1 2 5.686233e-01
## [10349,] 2 1 3.125507e-01
## [10350,] 1 2 4.512387e-01
## [10351,] 2 1 4.917597e-02
## [10352,] 1 2 6.408672e-01
## [10353,] 1 2 6.824969e-01
## [10354,] 1 2 4.218275e-01
## [10355,] 2 1 2.452890e-01
## [10356,] 2 1 7.961074e-02
## [10357,] 1 2 4.995156e-01
## [10358,] 2 1 4.660993e-01
## [10359,] 2 1 1.372045e-01
## [10360,] 2 1 8.070990e-02
## [10361,] 2 1 2.773760e-01
## [10362,] 1 2 6.473732e-01
## [10363,] 1 2 6.841848e-01
## [10364,] 1 2 3.441078e-01
## [10365,] 1 2 6.442399e-01
## [10366,] 2 1 3.754860e-01
## [10367,] 1 2 6.881706e-01
## [10368,] 1 2 4.879651e-01
## [10369,] 2 1 4.295738e-01
## [10370,] 1 2 4.995205e-01
## attr(,"Ordered")
## [1] FALSE
## attr(,"call")
## silhouette.default(x = km$cluster, dist = dist(datosIneN[-12]))
## attr(,"class")
## [1] "silhouette"mean(silkm[,3]) #0.55, no es la mejor partición pero no está mal## [1] 0.4265653#Cluster Kmodes
library(klaR)## Warning: package 'klaR' was built under R version 3.6.3## Loading required package: MASS##
## Attaching package: 'MASS'## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## selectkmo<-kmodes(datosIneN[-12], 2, iter.max = 10, weighted = FALSE)## Warning in kmodes(datosIneN[-12], 2, iter.max = 10, weighted = FALSE): data has
## numeric coloumns with more than 30 different levels!#kmo
plotcluster(datosIneN[-12],kmo$cluster)
#Método de la silueta para las k-medias
silkm<-silhouette(kmo$cluster,dist(datosIneN[-12]))
mean(silkm[,3]) #0.55, no es la mejor partición pero no está mal## [1] 0.005727317plotp1 <- datosIneN[-12]
plotp2 <- plotp1[6:11]
plotp1 <- plotp1[1:6]
plot(plotp1)
plot(plotp2)
#datosIneN
dc <- datosIneN[c(2,3,4,6,8,10)]
km<-kmeans(dc,2)
plotcluster(dc,km$cluster)
silkm<-silhouette(km$cluster,dist(dc))
mean(silkm[,3]) ## [1] 0.616491#datosIneN
library(e1071)
dc <- datosIneN[c(2,3,4,6,8,10)]
cm<-cmeans(dc,2)
plotcluster(dc,cm$cluster)
silkm<-silhouette(cm$cluster,dist(dc))
mean(silkm[,3]) ## [1] 0.603663#datosIneN
library(mclust)## Package 'mclust' version 5.4.5
## Type 'citation("mclust")' for citing this R package in publications.dc <- datosIneN[c(3,5,6,11)]
mc<-Mclust(dc,2)
plot(mc, what = "classification", main="MClust Classification")
silmg<-silhouette(mc$classification,dist(dc))
mean(silmg[,3])## [1] 0.664403#datosIneN
library(mclust)
dc <- datosIneN[c(3,5,6,11)]
hc<-hclust(dist(dc))
plot(hc)
rect.hclust(hc,k=2)
groups<-cutree(hc,k=2)
silch<-silhouette(groups,dist(dc))
mean(silch[,3])## [1] 0.6675197